【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及的是一种基于智能算法人群处理方法、装置、智能终端及存储介质。
技术介绍
1、ott(over the top)是一种通过公共互联网面向电视机传输的由广播电视机构提供视频内容的可管可控服务，其接收终端为智能电视(smart tv)或者ott盒子)。
2、随着ott行业的发展和电商网站的发展，用户终端越来越多，但是运营端无法精确了解真实用户终端的需求，推送给用户终端的内容未必是用户喜欢的，这导致用户转化率很低。
3、因此，现有技术还有待改进和发展。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术中无法精确了解真实用户终端的需求，推送给用户终端的内容未必是用户喜欢的，这导致用户转化率很低的问题，本专利技术提供一种基于智能算法人群处理方法、装置、智能终端及存储介质。
2、本专利技术解决问题所采用的技术方案如下：
3、一种基于智能算法人群处理方法，其中，包括：
4、采集获取客户端的往常消费数据，并对客户端的往常消费数据进行处理分析，圈出具有第一付费意愿的客户端用户，以及圈出具有第二付费意愿的客户端用户；
5、分别将具有第一付费意愿和第二付费意原的客户端用户输入到指定神经网络模型中进行模型训练，分别输出第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签；
6、获取客户端用户的实时操作数据，基于所述第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签，确定当前未消费客户端用户所属的付
7、向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信息继续推送降级的消费方案。
8、所述的基于智能算法人群处理方法，其中，所述采集获取客户端的往常消费数据，并对客户端的往常消费数据进行处理分析，圈出具有第一付费意愿的客户端用户，以及圈出具有第二付费意愿的客户端用户的步骤包括：
9、采集获取客户端的往常消费数据，包括购买历史数据、消费金额数据、购买频率数据；
10、对采集获取到的往常消费数据进行清洗和整理；
11、对进行清洗和整理的往常消费数据，利用统计学和数据分析方法，进行分析，确定具有第一付费意愿的客户，圈出具有第一付费意愿的客户端用户；
12、并在确定第一付费意愿客户后，进一步分析剩余客户中的数据，以确定具有第二付费意愿的客户，圈出具有第二付费意愿的客户端用户。
13、所述的基于智能算法人群处理方法，其中，所述分别将具有第一付费意愿和第二付费意原的客户端用户输入到指定神经网络模型中进行模型训练，分别输出第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签的步骤包括：
14、将具有第一付费意愿的用户端用户作为第一人群样本，将具有第二付费意原的客户端用户作为第二人群样本；
15、将所述第一人群样本和第二人群样本分别输入到具有多种指定算法的神经网络模型中进行模型训练，以模型标签形式分别输出第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签；
16、其中，所述神经网络模型每天更新一次数据，所述多种指定算法包括线性回归算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法模型、随机森林分类器算法。
17、所述的基于智能算法人群处理方法，其中，所述获取客户端用户的实时操作数据，基于所述第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签，确定当前未消费客户端用户所属的付费意愿是否为具有第一付费意愿的客户端用户，或具有第二付费意愿的客户端用户的步骤包括：
18、获取客户端用户的实时操作数据，包括用户浏览记录数据、点击行为数据、购买记录数据；
19、基于训练得到的第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签，建立一分类模型，用于根据用户的操作数据来预测用户的付费意愿标签；
20、将当前未消费客户端用户的实时操作数据输入到分类模型中进行预测；
21、根据预测结果，确定当前未消费客户端用户所属的付费意愿类型，所述付费意愿类型为具有第一付费意愿的客户端用户，或具有第二付费意愿的客户端用户。
22、所述的基于智能算法人群处理方法，其中，所述向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信息继续推送降级的消费方案的步骤包括：
23、根据所述分类模型和用户的付费意愿类型，确定当前客户端用户属于具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户；
24、针对具有第一付费意愿的客户端用户，根据偏好和需求，推荐对应的第一消费方案；包括付费订阅、高级会员服务、个性化推荐；
25、针对具有第二付费意愿的客户端用户，推荐适合第二消费方案，包括单次付费内容、优惠活动、限时折扣；
26、通过设定的一指定的时间窗口，等待用户的消费确认信息；
27、如果在指定的时间内没有接收到用户的消费确认信息，将继续推送降级的消费方案；所述降级的消费方案包括更为经济实惠或者更加基础的服务内容。
28、所述的基于智能算法人群处理方法，其中，所述向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信息继续推送降级的消费方案的步骤包括：
29、向具有第一付费意愿的客户端用户提供三个从低优惠到高优惠的第一付费意愿的推荐方案；
30、先向具有第一付费意愿的客户端用户推荐第一个第一付费意愿的推荐方案；
31、在第一时间内没有接收到用户的消费确认信息，将从第一个第一付费意愿的推荐方案流转到第二个第一付费意愿的推荐方案；
32、在第二时间内没有接收到用户的消费确认信息，将从第二个第一付费意愿的推荐方案流转到第三个第一付费意愿的推荐方案。
33、所述的基于智能算法人群处理方法，其中，所述向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信息继续推送降级的消费方案的步骤包括：
34、向具有第二付费意愿的客户端用户提供三个从低优惠到高优惠的第二付费意愿的推荐方案；
35、先向具有第二付费意愿的客户端用户推荐第一个第二付费意愿的推荐方案；
36、在第一时间内没有接收到用户的消费确认信息，将从第一个第二付费意愿的推荐方案流转到第二个第二付费意愿的推荐方案；
37、在第二时间内没有接收到用户的消费确认信息，将从第二个第二付费意愿的推荐方案流转到第三个第二付费意愿的推荐方案。
38、一种基于智能算法人群处理装置，其中，所述装置包括：
39、消费数据圈存模块，用于采集获取客户端的往常消费数据，并对客户端的往常消费数据进行处理分析，圈出具有第一付费意愿的客户本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能算法人群处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述采集获取客户端的往常消费数据，并对客户端的往常消费数据进行处理分析，圈出具有第一付费意愿的客户端用户，以及圈出具有第二付费意愿的客户端用户的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述分别将具有第一付费意愿和第二付费意原的客户端用户输入到指定神经网络模型中进行模型训练，分别输出第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述获取客户端用户的实时操作数据，基于所述第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签，确定当前未消费客户端用户所属的付费意愿是否为具有第一付费意愿的客户端用户，或具有第二付费意愿的客户端用户的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信息继续推送
6.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信息继续推送降级的消费方案的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信息继续推送降级的消费方案的步骤包括：
8.一种基于智能算法人群处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种智能终端，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能算法人群处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述采集获取客户端的往常消费数据，并对客户端的往常消费数据进行处理分析，圈出具有第一付费意愿的客户端用户，以及圈出具有第二付费意愿的客户端用户的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述分别将具有第一付费意愿和第二付费意原的客户端用户输入到指定神经网络模型中进行模型训练，分别输出第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述获取客户端用户的实时操作数据，基于所述第一付费意愿用户标签和第二付费意愿用户标签，确定当前未消费客户端用户所属的付费意愿是否为具有第一付费意愿的客户端用户，或具有第二付费意愿的客户端用户的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于智能算法人群处理方法，其特征在于，所述向具有第一付费意愿的客户端用户或具有第二付费意愿的客户端用户分别推荐对应的消费方案；并在指定时间内没接收到消费确认信...
【专利技术属性】
技术研发人员：许成卿，
申请(专利权)人：深圳市酷开软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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